2016年2月25日，美国伊利诺伊大学芝加哥分校刘斌教授应邀在模式识别国家重点实验室做了题为“Discovering Keywords for Search, Covariate Shift, and Lifelong Learning”的学术报告。近五十名所内外师生聆听了这场报告。
面对海量的社交网络数据，如何获取指定主题的相关内容是用户比较感兴趣的问题。其中，最核心的问题是如何构造用于搜索的关键词集合。人工构造关键词往往费时费力，而且无法全面准确地描述主题。刘斌教授介绍了他所领导的研究组在关键词自动发现方面的最新研究成果：首先通过种子关键词获得搜索结果并进行过滤，然后从结果中提取候选关键词，通过迭代前两个步骤不断更新关键词集合。刘斌教授随后介绍了一种终生机器学习（lifelong machine learning）的思想，很好的启发了大家的思维。讲座现场气氛非常活跃，报告的最后阶段，在座师生提出了不少问题，刘斌教授针对每个问题都非常详细地做了回答。
刘斌教授同时是ACM、IEEE与AAAI的会士，现在工作于美国伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学系。他博士毕业于爱丁堡大学人工智能专业。他的研究兴趣包括情感分析与观点挖掘、终生机器学习、伪观点与欺诈观点识别、数据挖掘和自然语言处理。他在顶级会议和期刊上发表了若干优秀学术论文，其中两篇文章获得知识发现与数据挖掘顶级会议KDD的10年test-of-time奖。他出版了情感分析和网络数据挖掘相关的三本著作，并且他的工作多次被媒体广泛报道，包括纽约时报的封面文章报道。他还是多个顶级数据挖掘会议KDD、ICDM、CIKM、WSDM等的程序委员会主席，以及TKDE、TWEB与DMKD等多个国际期刊的副主编。目前，他是ACM SIGKDD的主席。
(撰稿人：张家俊)
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